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基于改进YOLOv8n的手机屏幕瑕疵检测算法:PGS-YOLO 被引量:2
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作者 周思瑜 徐慧英 +4 位作者 朱信忠 黄晓 盛轲 曹雨淇 陈晨 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期326-339,共14页
手机屏幕作为人机交互的主窗口,已成为影响用户体验和终端整体性能的重要因素。因此,市场对解决手机屏幕瑕疵的需求日益增长。为满足这一需求,针对在手机屏幕瑕疵检测过程中存在检测精度低、小目标瑕疵漏检率高与检测速度慢的情况,提出... 手机屏幕作为人机交互的主窗口,已成为影响用户体验和终端整体性能的重要因素。因此,市场对解决手机屏幕瑕疵的需求日益增长。为满足这一需求,针对在手机屏幕瑕疵检测过程中存在检测精度低、小目标瑕疵漏检率高与检测速度慢的情况,提出一种以YOLOv8n作为基准模型的PGS-YOLO算法。PGS-YOLO通过增加一个专门的微小目标检测头,并结合SeaAttention注意力模块,有效提升对小目标的探测能力;将骨干网络和特征融合网络分别融入PConv与GhostNetV2轻量化模块,在保证精度的同时降低模型的参数量,提高瑕疵检测的速度与效率。实验结果表明,在北京大学手机屏幕表面瑕疵数据集中,相较于YOLOv8n,PGS-YOLO算法的mAP@0.5提升了2.5百分点,mAP@0.5∶0.95提升了2.2百分点,在手机屏幕瑕疵检测过程中不仅能对大片的瑕疵做到精准检测,还能对小瑕疵保持一定的准确度。此外,检测性能优于YOLOv5n、YOLOv8s等大部分YOLO系列算法。同时,参数量仅为2.0×10^(6),小于YOLOv8n,满足工业场景对手机屏幕瑕疵检测的需求。 展开更多
关键词 YOLOv8n模型 手机屏幕瑕疵检测 小目标检测 部分卷积 GhostNetV2轻量化模块 挤压增强轴向注意力
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基于YOLOv8改进的跌倒检测算法:OEF-YOLO 被引量:1
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作者 宋杰 徐慧英 +3 位作者 朱信忠 黄晓 陈晨 王泽宇 《计算机工程》 北大核心 2025年第7期127-139,共13页
在室内场景下,受角度、光线变化等因素的影响,导致现有目标检测算法检测跌倒事件时检测精度降低、实时性变差。为此,提出一种基于YOLOv8改进的跌倒检测算法OEF-YOLO。采用全维动态卷积(ODConv)模块改进YOLOv8中的C2f模块,优化了核空间的... 在室内场景下,受角度、光线变化等因素的影响,导致现有目标检测算法检测跌倒事件时检测精度降低、实时性变差。为此,提出一种基于YOLOv8改进的跌倒检测算法OEF-YOLO。采用全维动态卷积(ODConv)模块改进YOLOv8中的C2f模块,优化了核空间的4个维度以增强特征提取能力,而且有效减少了计算负担。同时,为了捕获更细粒度的特征,在颈部网络中引入高效多尺度注意力(EMA)模块,进一步聚合像素级特征,提高网络在跌倒场景中的处理能力。在CIoU损失函数中融入Focal Loss思想,使模型对难分类样本给予更多关注,优化模型整体性能。实验结果表明,相比YOLOv8n,OEF-YOLO跌倒检测算法在mAP@0.5指标上提升了1.5百分点,mAP@0.5∶0.95提升1.4百分点,参数量和计算量分别为3.1×10^(6)和6.5 GFLOPs,在图形处理器(GPU)上FPS提高了44,在提高精度检测跌倒事件的同时,兼顾了低算力场景下的部署要求。 展开更多
关键词 目标检测 轻量化 跌倒事件 注意力机制 全维动态卷积
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基于改进YOLOv8的轻量化鱼苗检测算法:FD-YOLO 被引量:1
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作者 王泽宇 徐慧英 +3 位作者 朱信忠 黄晓 梁佳杰 李琛 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期327-338,共12页
基于深度学习的鱼苗检测在水产养殖中的应用为自动化和精确化管理提供了可能。针对鱼苗检测中设备性能低、实时性要求高等问题,提出一种改进YOLOv8的轻量化鱼苗检测算法FD-YOLO。将快速网络(FasterNet)替换YOLOv8原CSPDarkNet特征提取网... 基于深度学习的鱼苗检测在水产养殖中的应用为自动化和精确化管理提供了可能。针对鱼苗检测中设备性能低、实时性要求高等问题,提出一种改进YOLOv8的轻量化鱼苗检测算法FD-YOLO。将快速网络(FasterNet)替换YOLOv8原CSPDarkNet特征提取网络,采用局部卷积(PConv)减少冗余计算和内存访问。在特征融合中引入深度可分离卷积(DWConv),将标准卷积过程分解为相对简单的深度卷积和逐点卷积两个步骤并行处理,进一步减少模型的复杂性和计算资源消耗。使用Focal-EIoU作为模型损失函数,提高检测精度,使得模型更具鲁棒性。实验结果表明,改进后的检测模型参数量和计算量大幅降低,模型参数量下降了91%,计算量下降了85%,在CPU上的推理速度加快了3倍。改进后的鱼苗检测算法能更好地兼顾高精度和实时性之间的平衡,便于部署在资源有限的硬件平台上。 展开更多
关键词 目标检测 鱼苗检测 轻量化 局部卷积 深度可分离卷积
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基于改进的YOLOv8n海洋动物目标检测算法:DPSC-YOLO 被引量:1
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作者 梁佳杰 徐慧英 +3 位作者 朱信忠 王舒梦 刘子洋 李琛 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第4期695-705,共11页
在海洋复杂的环境中,由于图像拍摄模糊、背景复杂,导致基于深度学习的目标检测算法存在特征提取困难和目标漏检等问题,因此海洋目标检测算法需要更加高效且性能优越。为此提出了一种基于YOLOv8n改进的海洋动物目标检测算法:DPSC-YOLO。... 在海洋复杂的环境中,由于图像拍摄模糊、背景复杂,导致基于深度学习的目标检测算法存在特征提取困难和目标漏检等问题,因此海洋目标检测算法需要更加高效且性能优越。为此提出了一种基于YOLOv8n改进的海洋动物目标检测算法:DPSC-YOLO。在主干网络中引入DCNv2模块,通过增强空间建模能力来适应对象的几何变化;在主干网络末端引入空间金字塔池化SPPFCSPC,在保持模型感知场不变的同时减少模型的计算量;在颈部网络增加F 2极小目标检测头,结合其余3个尺度,使用4个不同的感受野检测层提高小目标检测精度;在颈部网络的C2f模块中结合CoTAttention注意力机制更好地利用相邻键之间的上下文信息,并根据数据的特点动态调整注意力分配。实验结果表明,DPSC-YOLO目标检测算法与YOLOv8n相比mAP@0.5提升了1.1%,mAP@0.5:0.95提升了4.6%,同时仅有较少的参数量和计算量的增加,证明DPSC-YOLO更适合复杂海洋环境中的目标检测任务。 展开更多
关键词 YOLOv8 DCNv2 SPPFCSPC 上下文注意力机制 小目标检测头
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PC-ConvNeXt:基于改进ConvNeXt网络的水稻病害识别模型
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作者 王龙飞 李毅 +6 位作者 曹丽萍 曹利 徐慧英 杨乐 朱信忠 谢刚 刘婷 《江西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期290-302,共13页
水稻病害的多样性和复杂性使得其准确识别成为一项艰巨的任务,尤其是在非理想环境下,诸如背景噪声和病害特征提取的困难等进一步加剧了这一挑战.为了应对这些问题,该文提出了一种基于ConvNeXt网络的改进模型,即PC-ConvNeXt.该模型通过... 水稻病害的多样性和复杂性使得其准确识别成为一项艰巨的任务,尤其是在非理想环境下,诸如背景噪声和病害特征提取的困难等进一步加剧了这一挑战.为了应对这些问题,该文提出了一种基于ConvNeXt网络的改进模型,即PC-ConvNeXt.该模型通过引入轻量级的金字塔切分注意力机制,有效地构建了一个多尺度特征融合模块,以更好地处理在复杂背景下的噪声问题,以及整合了通道和空间注意力机制,对特征图进行精确校准,使模型能够更准确地突出显示在图像中的病害区域.在数据增强方面,除采用传统的数据增强方法外,还结合了扩散模型来合成病害叶片图像,为模型提供了包含健康和叶片病害图像及其对应病害类别标签的综合数据集.在8种水稻病害识别数据集上的测试结果显示:PC-ConvNeXt模型展现了优异的性能,准确率和平均精度分别为88.02%和95.44%,均达到了较高水平标准.实验结果充分表明PC-ConvNeXt模型在水稻病害识别任务中的有效性和优越性.与对比模型相比,PC-ConvNeXt在精度和性能方面显著提升,展示了其在实际应用中的潜力和价值. 展开更多
关键词 水稻病害 注意力机制 多尺度特征融合 PC-ConvNeXt模型
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基于YOLOv5n模型改进的口罩检测算法:Mask-YOLO
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作者 李毅 徐慧英 +3 位作者 朱信忠 黄晓 王舒梦 李悉钰 《计算机工程》 北大核心 2025年第6期297-310,共14页
口罩作为基础的个人防护物品,在公共卫生领域发挥着重要作用。针对复杂场景下口罩检测精确度低的问题,提出一种基于YOLOv5n改进的轻量级口罩检测算法Mask-YOLO,以提高口罩检测精确度和模型训练的稳定性。在特征提取阶段的卷积模块组中采... 口罩作为基础的个人防护物品,在公共卫生领域发挥着重要作用。针对复杂场景下口罩检测精确度低的问题,提出一种基于YOLOv5n改进的轻量级口罩检测算法Mask-YOLO,以提高口罩检测精确度和模型训练的稳定性。在特征提取阶段的卷积模块组中采用Softplus激活函数,提升模型非线性映射效率,加快模型的收敛速度;在主干特征提取深层网络中添加Coordinate Attention,通过嵌入位置信息得到通道注意力,使网络获取更大的物体区域信息和通道目标特征,同时避免较大的内存开销;在深层网络将快速空间金字塔池化(SPPF)模块替换为接受域模块(RFB),借助不同的膨胀率来扩大卷积特征采样的感受野,以获取高层网络中丰富的物体语义信息;在多尺度特征融合网络PANet结构的基础上,添加BiFPN跨阶段多尺度特征融合设计,使得具有不同尺度空间信息和语义信息的目标特征充分融合交互,进一步提升小目标检测精度;采用DIoU作为边界框损失函数,用以解决边界框回归不稳定和目标漏检的问题;采用Soft-NMS的方法,通过降低重叠检测框置信度得分的方式,进一步提升检测效率。实验结果表明,Mask-YOLO与基准模型YOLOv5n相比,在mAP@0.95综合评价指标上性能提升8.58%,解决了原始YOLOv5n算法在口罩检测中小目标检测精度低、边界框回归不稳定、模型训练收敛慢等问题,实现了高效的口罩检测。 展开更多
关键词 目标检测 口罩检测 特征融合 YOLOv5n 特征金字塔网络
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基于改进YOLOv8n的航拍轻量化小目标检测算法:PECS-YOLO
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作者 王舒梦 徐慧英 +3 位作者 朱信忠 黄晓 宋杰 李毅 《计算机工程》 北大核心 2025年第9期280-293,共14页
在无人机(UAV)航拍中,目标通常是密集分布、特征不明显的小目标,且物体尺度变化较大。因此,目标检测容易出现漏检和误检的问题。为了解决这些问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的航拍轻量化小目标检测算法:PECS-YOLO。该算法通过在Neck部... 在无人机(UAV)航拍中,目标通常是密集分布、特征不明显的小目标,且物体尺度变化较大。因此,目标检测容易出现漏检和误检的问题。为了解决这些问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的航拍轻量化小目标检测算法:PECS-YOLO。该算法通过在Neck部分增加P2小目标检测层,将浅层和深层的特征图进行拼接,以更好地捕捉小目标的细节信息;将轻量化卷积PartialConv引入全新的结构CSPPC(Cross Stage Partial PartialConv),替换Neck网络中的C2f(Concatenation with Fusion),实现模型轻量化;引入SPPELAN(Spatial Pyramid Pooling with Efficient Layer Aggregation Network),以有效地捕捉小目标特征;通过在Neck部分每个检测头前加入压缩和激励(SE)注意力机制,使网络更好地关注有用的通道,减少复杂环境中背景噪声对小目标检测任务的干扰;最后使用EfficiCIoU作为边界框损失函数,将边界框的形状差异也考虑在内,以增强模型对小目标的检测能力。实验结果表明:相比YOLOv8n,PECS-YOLO目标检测算法在VisDrone2019-DET数据集上交并比为0.5的平均精度(mAP@0.5)提高了3.5%,交并比为0.5∶0.95的平均精度(mAP@0.5∶0.95)提高了3.7%,模型参数量减少了约25.7%,检测速度提高了约65.2%。综上所述,PECS-YOLO模型适合于UAV航拍下的小目标检测任务。 展开更多
关键词 小目标检测 YOLOv8n 无人机检测 SPPELAN 轻量化
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YGL-SLAM:动态场景下基于点和线的语义SLAM系统
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作者 戴康佳 徐慧英 +4 位作者 朱信忠 李悉钰 黄晓 陈国强 张志雄 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期95-104,共10页
传统的视觉同步定位与建图(SLAM)系统是基于静态环境这一假设的,然而在现实场景中往往存在动态物体,这可能导致SLAM位姿估计和地图构建的精度下降、鲁棒性变差,甚至出现跟踪丢失的情况。针对上述问题,基于ORB-SLAM2提出新的语义SLAM系统... 传统的视觉同步定位与建图(SLAM)系统是基于静态环境这一假设的,然而在现实场景中往往存在动态物体,这可能导致SLAM位姿估计和地图构建的精度下降、鲁棒性变差,甚至出现跟踪丢失的情况。针对上述问题,基于ORB-SLAM2提出新的语义SLAM系统(YGL-SLAM)。该系统首先使用轻量级目标检测算法YOLOv8n追踪动态对象,获得动态对象的语义信息。然后在跟踪线程的同时提取点特征和线特征,根据获取的语义信息利用Z-score和对极几何算法剔除动态特征,以改进SLAM在动态场景中的表现。此外,鉴于轻量级目标检测算法在追踪动态对象时存在连续帧的漏检测问题,设计了基于相邻帧的检测补偿方法。在公开数据集TUM和Bonn上的测试结果表明,相比ORB-SLAM2,YGL-SLAM系统准确率提升超过90%,对比其他动态SLAM,YGL-SLAM也具有较高的准确度和鲁棒性。 展开更多
关键词 动态场景 语义同步定位与建图 线特征 深度学习 YGL-SLAM系统
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自加权多视图k-均值算法
9
作者 林合川 徐慧英 +2 位作者 朱信忠 黄晓 刘子洋 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期141-150,共10页
随着信息技术的不断进步,人们能够运用越来越多样化和复杂的方式来更准确地描述事物,这导致了多视图数据的出现。对多视图数据聚类是数据挖掘、机器学习、模式识别等领域的基础和重要课题。在这个信息爆炸的时代,数据的维度越来越高,如... 随着信息技术的不断进步,人们能够运用越来越多样化和复杂的方式来更准确地描述事物,这导致了多视图数据的出现。对多视图数据聚类是数据挖掘、机器学习、模式识别等领域的基础和重要课题。在这个信息爆炸的时代,数据的维度越来越高,如何有效地对这类数据进行聚类仍然是一项巨大的挑战。针对目前多视图k-均值算法在处理高维数据时能力不足的问题,提出一种全新的多视图聚类框架——自加权多视图k-均值(SwMKM)算法。首先,通过采用最小绝对准则来引导鲁棒性,降低异常值对结果的影响;然后,采用迭代重加权最小二乘法(IRLS)来求解最小绝对残差,通过自适应地调整多个权重的分布,实现重加权的控制;最后,通过引入具有l_(2,1)范数惩罚项的投影矩阵,将原始数据集的高维特征空间转换为统计上不相关的低维的子空间,实现特征选择和噪声抑制。实验结果显示,SwMKM算法在Handwritten numerals、MSRCv1、Outdoor Scene等数据集上的表现明显优于其他多视图k-均值算法,证明了该算法聚类的优越性。 展开更多
关键词 无监督学习 K-均值 多视图聚类 l_(2 1)范数 自加权
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一种基于改进型奇异值分解的数字水印算法及实现 被引量:8
10
作者 朱信忠 徐慧英 赵建民 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第12期329-332,共4页
在传统的奇异值分解(SVD)算法的基础上,提出了一种改进型的基于分块奇异值分解(B lock-SVD)的新型数字水印算法。该算法不仅鲁棒性更强,可以直接处理长方阵和提取出质量更高的水印,并且在大图像中嵌入和提取水印的时间很短,可以有效克... 在传统的奇异值分解(SVD)算法的基础上,提出了一种改进型的基于分块奇异值分解(B lock-SVD)的新型数字水印算法。该算法不仅鲁棒性更强,可以直接处理长方阵和提取出质量更高的水印,并且在大图像中嵌入和提取水印的时间很短,可以有效克服传统SVD算法提取出的水印在对角线上有明显失真等缺点。给出了鲁棒性测试的结果及SVD与B lock-SVD的时间对比分析,并将其与传统的Cox扩频方法进行比较。测试结果表明该算法的鲁棒性更好、速度更快、实用性更强。 展开更多
关键词 数字水印 奇异值分解 鲁棒性 分块奇异值分解 失真补偿
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移动消息中间件MobileMOM的研究与设计 被引量:2
11
作者 朱信忠 许周旺 徐慧英 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第3期242-244,共3页
主要讨论使用移动消息中间件来支持移动计算应用,并提供一个统一的消息通信中间件,使得开发者只需要面对统一的消息接口,而无须考虑网络和设备的多样性。提出了基于XMLB laster发布/订阅模式的移动消息中间件MobileMOM的设计思想、系统... 主要讨论使用移动消息中间件来支持移动计算应用,并提供一个统一的消息通信中间件,使得开发者只需要面对统一的消息接口,而无须考虑网络和设备的多样性。提出了基于XMLB laster发布/订阅模式的移动消息中间件MobileMOM的设计思想、系统结构及应用开发示例。 展开更多
关键词 移动中间件 消息中间件 MobileMOM XMLBlaster 发布/订阅
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一种基于BP神经网络的车牌字符分类识别方法 被引量:21
12
作者 杨凡 赵建民 朱信忠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第8期192-195,共4页
目前,车牌字符识别算法主要是基于模板匹配、特征匹配或神经网络的方法。本文根据车牌字符的特殊性,提出一种采用特征提取与BP神经网络学习算法相结合的分类识别技术,选取字符的粗网格特征作为字符的识别特征,以改进后的归一化字符原始... 目前,车牌字符识别算法主要是基于模板匹配、特征匹配或神经网络的方法。本文根据车牌字符的特殊性,提出一种采用特征提取与BP神经网络学习算法相结合的分类识别技术,选取字符的粗网格特征作为字符的识别特征,以改进后的归一化字符原始特征直接输入到BP神经网络分类器中进行车牌字符识别研究。对于易混淆和相似的字符、汉字笔划粘连、字符偏移现象等都提出了自己的解决方法。实验结果说明,本方法可大幅提高车牌识别系统的正确识别率和抗干扰能力。 展开更多
关键词 车牌识别 字符识别 BP神经网络 字符提取 BP神经网络分类器 车牌字符识别 字符分类 识别方法 网络学习算法 车牌识别系统
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一种基于颜色和纹理的图像检索方法 被引量:17
13
作者 徐慧英 袁杰 +1 位作者 赵建民 朱信忠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第5期282-286,共5页
提出了一种基于颜色和纹理的新的图像检索方法。该方法在HSV颜色空间量化过程中,采用一种基于线性隶属度的模糊量化方法,使量化结果更接近于人类感知;在提取分块主色的基础上引入一种颜色相邻矩阵,用于描述颜色的相对空间分布情况,以提... 提出了一种基于颜色和纹理的新的图像检索方法。该方法在HSV颜色空间量化过程中,采用一种基于线性隶属度的模糊量化方法,使量化结果更接近于人类感知;在提取分块主色的基础上引入一种颜色相邻矩阵,用于描述颜色的相对空间分布情况,以提高对图像变形的鲁棒性;还加入图像的纹理信息,最后结合这些颜色和纹理特征进行复合图像检索。实验表明,该方法能有效提高图像检索精度。 展开更多
关键词 基于内容图像检索 颜色空间 颜色量化 颜色直方图 纹理
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虚拟校园三维全景漫游技术研究 被引量:24
14
作者 杨琳 赵建民 +2 位作者 朱信忠 徐慧英 郑国强 《计算机工程与科学》 CSCD 2007年第10期26-28,共3页
本文对全景漫游技术进行了讨论。全景漫游技术中需要解决三个问题:全景图的生成、漫游空间的编辑和浏览器的设计。基于两张圆鱼眼图像生成单张球面全景图,我们开发实现了浙江师范大学校园全景漫游系统。在全景图的生成中,提出了一种基... 本文对全景漫游技术进行了讨论。全景漫游技术中需要解决三个问题:全景图的生成、漫游空间的编辑和浏览器的设计。基于两张圆鱼眼图像生成单张球面全景图,我们开发实现了浙江师范大学校园全景漫游系统。在全景图的生成中,提出了一种基于拼合参数自动寻优的球面全景图生成方法。该方法具有拼合速度快、拼合效果好的特点。 展开更多
关键词 虚拟现实 圆鱼眼图像 图像拼接 全景漫游 球缺模型
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改进NSGA Ⅱ算法在车辆路径多目标优化问题中的应用 被引量:14
15
作者 徐慧英 赵建民 +1 位作者 张泳 朱信忠 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第10期117-121,共5页
本文选用NSGA Ⅱ作为求解VRP多目标优化问题的算法基础,分析概括出VRP的三个主要目标函数和三个约束条件,实现了VRP多目标优化问题的数学建模。选择MATLAB作为软件工具进行代码编写,选取Benchmark Problems中C101里的数据作为实验数据... 本文选用NSGA Ⅱ作为求解VRP多目标优化问题的算法基础,分析概括出VRP的三个主要目标函数和三个约束条件,实现了VRP多目标优化问题的数学建模。选择MATLAB作为软件工具进行代码编写,选取Benchmark Problems中C101里的数据作为实验数据进行软件仿真;并且针对NSGA Ⅱ在设计方面的不足之处,对NSGA Ⅱ的初始群体确定和交叉算子两个环节进行改进;然后通过对两种算法仿真结果的比较分析,证实了改进算法在克服早熟现象、提高算法效率以及算法稳定性方面的有效性。 展开更多
关键词 车辆路径问题 多目标优化问题 遗传算法 NSGA
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基于低秩矩阵恢复与协同表征的人脸识别算法 被引量:5
16
作者 何林知 赵建民 +3 位作者 朱信忠 吴建斌 杨凡 郑忠龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期779-782,806,共5页
针对人脸图像不完备的问题和人脸图像在不同视角、光照和噪声下所造成训练样本污损的问题,提出了一种快速的人脸识别算法——RPCA_CRC。首先,将人脸训练样本对应的矩阵D0分解为类间低秩矩阵D和稀疏误差矩阵E;其次,以低秩矩阵D为基础,得... 针对人脸图像不完备的问题和人脸图像在不同视角、光照和噪声下所造成训练样本污损的问题,提出了一种快速的人脸识别算法——RPCA_CRC。首先,将人脸训练样本对应的矩阵D0分解为类间低秩矩阵D和稀疏误差矩阵E;其次,以低秩矩阵D为基础,得到测试样本的协同表征;最后,通过重构误差进行分类。相对于基于稀疏表征的分类(SRC)方法,所提算法运行速度平均提高25倍;且在训练样本数不完备的情况下,识别率平均提升30%。实验证明该算法快速有效,识别率高。 展开更多
关键词 低秩 稀疏 人脸识别 协同表征 误差矩阵
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基于改进型LBP特征的人脸识别方法研究 被引量:10
17
作者 赵建民 朱信忠 江小辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第8期276-280,共5页
不可控制条件是人脸识别应用到实际中的最重要瓶颈之一。寻求有效且分类性能高的人脸表征方法至关重要,在局部二值模式(LBP)的纹理提取基础上,引进一种改进的新型的局部三值模式(LTP)纹理特征提取方法,此方法对光照变化和噪声更加鲁棒... 不可控制条件是人脸识别应用到实际中的最重要瓶颈之一。寻求有效且分类性能高的人脸表征方法至关重要,在局部二值模式(LBP)的纹理提取基础上,引进一种改进的新型的局部三值模式(LTP)纹理特征提取方法,此方法对光照变化和噪声更加鲁棒且更有利于分类,最后采用PCA和Fisher线性判别分析对特征空间进行降维和最优鉴别分类。结合一系列简单实用的图像预处理方法,在JDL和AR两个标准人脸库上对此方法进行测试评价,实验结果表明此方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 纹理特征 FISHER线性判别 局部三值模式 滤波
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基于Agent思想的远程教学系统的设计与实现 被引量:4
18
作者 赵建民 朱信忠 徐慧英 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第7期136-138,共3页
Distance learning by using network has many advantages. This paper discusses how to apply agent soft-ware technology to distance learning. We present a detaesil design of an intelligent and personalized distance educa... Distance learning by using network has many advantages. This paper discusses how to apply agent soft-ware technology to distance learning. We present a detaesil design of an intelligent and personalized distance educationsystems based on Web. We introduce the intelligent Agent into our design. The system integrates students teachersand other administrators. We create an intelligent and personalized distance-learning environment for students. Atthe same time, we have introduced several American's success applications to illustrate its functions with example. 展开更多
关键词 远程教学系统 INTERNET 人工智能 AGENT 设计 教学方法 远程教育系统
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基于Agent的工作流系统探讨 被引量:6
19
作者 冯华君 朱信忠 赵建民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第14期166-168,共3页
当前,大多数工作流管理系统都是独立地管理单个工作流,而忽视了工作流之间的资源约束关系,基于Agent的工作流管理系统能够有效地解决这个问题。该文主要讨论了基于Agent的工作流管理系统,包括系统配置、工作流执行的动态调度以及多Agen... 当前,大多数工作流管理系统都是独立地管理单个工作流,而忽视了工作流之间的资源约束关系,基于Agent的工作流管理系统能够有效地解决这个问题。该文主要讨论了基于Agent的工作流管理系统,包括系统配置、工作流执行的动态调度以及多Agent系统的组织和通信问题。 展开更多
关键词 工作流管理系统 计算机支持的协同工作 AGENT
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基于Agent的远程教育系统的设计与实现 被引量:10
20
作者 杨洁 朱信忠 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2003年第9期43-46,共4页
考虑到远程教育系统的实际需求 ,本文介绍了一个基于 Agent思想的 Web的远程教育系统的总体设计方案 ,分析了学生 Agent和教师以及管理 Agent之间的关系 ,将各种教学资源有机地结合起来 ,为学生创建个性化、智能化的教育学习环境 。
关键词 远程教育 AGENT 个性化 自主性
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